論文の概要: Parallel Surrogate-assisted Optimization Using Mesh Adaptive Direct Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12421v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 18:28:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 05:09:14.123632
• Title: Parallel Surrogate-assisted Optimization Using Mesh Adaptive Direct Search
• Title（参考訳）: メッシュ適応直接探索を用いた並列サロゲート支援最適化
• Authors: Bastien Talgorn, St\'ephane Alarie, and Michael Kokkolaras
• Abstract要約: 本稿では,メッシュ適応直接探索(MADS)アルゴリズムの探索段階における代理モデルと並列計算を利用する手法を提案する。 我々は、利用可能なCPUリソースに対して、修正MADSアルゴリズムの性能を評価するために数値実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider computationally expensive blackbox optimization problems and present a method that employs surrogate models and concurrent computing at the search step of the mesh adaptive direct search (MADS) algorithm. Specifically, we solve a surrogate optimization problem using locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) models to find promising candidate points to be evaluated by the blackboxes. We consider several methods for selecting promising points from a large number of points. We conduct numerical experiments to assess the performance of the modified MADS algorithm with respect to available CPU resources by means of five engineering design problems.
• Abstract（参考訳）: 計算コストのかかるブラックボックス最適化問題を考察し,メッシュ適応直接探索(MADS)アルゴリズムの探索段階における代理モデルと並列計算を利用する手法を提案する。 具体的には,局所重み付きスパッタプロット平滑化(LOWESS)モデルを用いてサロゲート最適化問題を解くことで,ブラックボックスで評価できる候補点を求める。 多数の点から有望点を選択するいくつかの方法を検討する。 我々は,5つのエンジニアリング設計問題を用いて,利用可能なCPU資源に対して,修正MADSアルゴリズムの性能を評価するための数値実験を行った。

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